В статье описаны подходы к измерению параметров электромеханических систем, в том числе с использованием MEMS. Рассмотрены примеры успешной реализации алгоритмов предиктивной аналитики в электромеханических системах. Проведены исследования и структурированы данные для комплектующих элементов радиотехнических систем в части признаков предотказов и способов оценки и измерения требуемых характеристик.
Ключевые слова: электромеханические системы, микроэлектромеханические системы, радиотехнические системы, электрорадиоизделия, предиктивная аналитика.
Электромеханические системы (ЭМС) представляют собой совокупность связанных между собой электромагнитных, электрических и механических узлов, участвующих в преобразовании электрической энергии в механическую и наоборот. Примерами ЭМС служат электродвигатели, их тормозные устройства, электроприводы, преобразователи гидравлических виброопор, механизмы подъема лифтов, компрессоры и прочие сложные системы.
В процессе эксплуатации элементы ЭМС подвергаются электромагнитным и механическим нагрузкам, а также влиянию внешних воздействующих факторов, что в свою очередь снижает ресурс работы ЭМС. Деградация ресурса является причиной перехода ЭМС в нестабильный режим работы или выхода из строя.
В последние годы для предупреждения отказов ЭМС активно внедряют методы предиктивной аналитики. Под предиктивной аналитикой понимается форма расширенной аналитики, использующей текущие полученные и исторические записанные данные для прогнозирования дальнейшего поведения объекта в будущем и принятия оптимального решения на раннем этапе. Предиктивная аналитика включает в себя применение методов статистического анализа, запросы к данным и алгоритмы машинного обучения для создания прогностических моделей, которые устанавливают числовое значение (или оценку) вероятности совершения определенного действия или события [1].
На смену классическим датчикам пришли MEMS (microelectromechanical system) — микроэлектромеханические системы. Под MEMS понимается совокупность механических элементов, датчиков, приводов и электроники, расположенных на одном общем (кремниевом) основании [2, с. 3]. Использование датчиков на базе технологии MEMS в предиктивном анализе работы ЭМС привело к значительному повышению объема, качества и скорости измерения параметров. Ниже приведены некоторые организации, успешно внедрившие алгоритмы предиктивной аналитики для решения своих производственных задач:
- Duke Energy: сокращение времени простоя и перебоев в работе энергетического оборудования и увеличение срока его службы.
- Mercedes-AMG: улучшение процесса производства деталей и комплектующих, сокращение времени тестирования двигателей на 94 %.
- Air New Zealand: планово-предупредительное техническое обслуживание заменено на техническое обслуживание по состоянию.
- ПК «Салют» АО «ОДК»: сокращение времени испытаний и разработки изделий.
Возможности предиктивной аналитики имеют большие перспективы в радиотехнических системах (РТС). Данный вопрос требует глубокого изучения и анализа. Рассмотрим иерархию построения РТС, приведённую на рисунке 1.
Рис. 1. Иерархия построения РТС
Основой любой РТС является элементная база — электрорадиоизделия (ЭРИ). Каждый блок отличается своим функциональным назначением и, соответственно, набором ЭРИ, например: резисторы, конденсаторы, катушки индуктивности, транзисторы, микросхемы, диоды, светодиоды, предохранители, разъемы и т. д. Изучение вопроса применения предиктивной аналитики в РТС целесообразно начать с исследования признаков предотказного состояния ЭРИ. Проведенное исследование прямых и косвенных признаков предотказного состояния ЭРИ показало, что всего можно выделить четыре основных признака: электромагнитный, механический, температурный, химический. Каждому типу ЭРИ соответствует набор исследуемых характеристик и/или наблюдаемых изменений, а также способы и средства измерения. Полученные результаты исследования приведены в таблице 1.
Таблица 1
Структура и способы получения данных для оценки степени деградации или предотказного состояния ЭРИ
|
Признаки предотказного состояния |
Исследуемые характеристики и/или наблюдаемые изменения |
Способы и средства измерения |
|
Электромагнитный |
Сопротивление |
Омметр |
|
Напряжение |
Вольтметр |
|
|
Ток |
Амперметр |
|
|
Индуктивность |
Измеритель иммитанса |
|
|
Целостность линий связи |
Рефлектометр |
|
|
Характеристики магнитного поля |
Магнитометр |
|
|
Уровень побочных электромагнитных излучений |
Анализатор спектра |
|
|
Параметры цифровых и аналоговых сигналов |
Осциллограф |
|
|
Механический |
Нарушение целостности корпуса и/или проводящего элемента |
|
|
Деформация корпуса и/или проводящего элемента |
||
|
Температурный |
Температура поверхности корпуса и/или проводящего элемента |
|
|
Уровень тепловых потоков |
|
|
|
Превышение допустимых температурных режимов работы |
|
|
|
Изменение цвета поверхности корпуса и/или проводящего элемента |
Машинное зрение |
|
|
Химический |
Окисление поверхности металлических элементов (корпус, проводящий элемент и т. д.) |
|
|
Выделение горючих и/или негорючих веществ |
|
Ограниченные габаритные размеры РТС и их блоков налагают дополнительные требования к датчикам и средствам измерения, приведенным в таблице 1. Опираясь на опыт применения MEMS в ЭМС, необходимо создание миниатюрных датчиков и средств измерения и способов их размещения, обеспечивающих накопление информации о состоянии ЭРИ для дальнейшего применения методов предиктивной аналитики.
Помимо измерения прямых параметров ЭРИ и устройств, применяемых в РТС, активно исследуют косвенные признаки уровня деградации. Например, инженеры из Национальной лаборатории Оук-Ридж провели ряд исследований с миниатюрными ультразвуковыми датчиками, обеспечив возможность сканирования литий-ионных батарей с целью проверки их заряда, состояния и безопасности [3].
При проектировании любых систем, в том числе РТС, применяемые типовые ЭРИ, узлы и блоки имеют различный ресурс. В СВЧ технике и силовой электронике зачастую обладают сниженным ресурсом наиболее сложные, дорогостоящие и критически важные элементы. Применение методов предиктивной аналитики для оценки степени деградации указанных элементов приведет к дополнительному повышению надежности систем, эффективности эксплуатации и возможно новым конструкторским подходам при обеспечении резервирования и модульности элементов РТС.
Выводы
Применение алгоритмов предиктивной аналитики в ЭМС позволяет решать ряд технических и экономических проблем. Развитие и внедрение MEMS для измерения параметров ЭМС позволило накапливать большие данные и оценивать состояние таких систем посредством алгоритмов предиктивной аналитики.
Применение аналогичных подходов в РТС требует разработки миниатюрных датчиков, средств измерения, компоновки печатных плат, узлов и блоков, разработки специализированных ЭРИ и ряда других мероприятий. Влияние и роль методов предиктивной аналитики в жизненном цикле РТС являются предметом дальнейших исследований.
Литература:
- What is predictive analytics? An enterprise guide // Techtarget: [сайт]. — URL: https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/predictive-analytics (дата обращения: 18.10.2022).
- Баринов И. Н., Волков В. С. Микромеханика вокруг нас: Учеб.-методич. пособие. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та., 2011. — 46 с.
- Ультразвуковые датчики помогут снизить погрешность при расчёте уровня заряда аккумуляторов // Involta: [сайт]. — URL: https://involta.media/post/ultrazvukovye-datchiki-pomogut-snizit-pogreshnost-pri-raschete-urovnya-zaryada-akkumulyatorov (дата обращения: 25.10.2022).
